機器並不關心新聞中發生了什麼事，然而，人工智能（AI）對未來新聞的影響可能遠超出預期。傳媒機構目前愈來愈多利用大數據來改變新聞製作和分享的方式。最近，《福布斯》推出一個基於人工智能生成資訊及標題的內容管理系統，名為「Bertie」；《華盛頓郵報》也發布了可以從量化數據中生成整篇文章的「機械人記者」
Heliograf；而彭博正在利用AI來進行內容創作與管理。
機器學習還能夠迅速摸索出文本中的內容規律，快而準地揭示有用訊息。但UGC（User Generated Content，用戶生成內容）卻衍生出巨大挑戰，包括如何核實爆炸性增長的訊息是否真確，以及適時把虛假訊息區分出來，兩者均是不能忽略的難題。線索在於許多虛假訊息的來源都有相同的特徵與傳播模式，壞分子旨在歪曲輿論，或以其他方式傳達一個未經證實的訊息。
從大數據的角度來看，利用大量的真實訊息作為正面樣本，通過機器學習更準確辨識虛假訊息是一個快速證偽的方向。此外，在社交媒體中的訊息傳播速度及方式，也可以作為追尋幕後黑手的線索之一，因為假訊息的製作者往往有着更強烈的傳播意圖。
不僅原始的訊息可能是假的，評論及留言等也可能充斥着偽造內容，虛假的評論在社交媒體上有放大假訊息的功效。這種情況在草根式的病毒營銷中最常見，社交媒體的管理員必須實時利用人工智能，再通過屏蔽或刪除評論、標記用戶生成的內容作為應對手段。這是一場正反雙方在技術上的博弈，反方總是會試探審核的底線；而對正方來說，希望人工智能有助增強審核內容的效率與準確度。
以人力為主的新聞製作流程和傳媒機構，大多數還在使用傳統的作業方式，對UGC訊息的收集、辨析來源等，還未離開人工處理的階段。AI自動化工具能否把新聞內容的產生帶入新時代，並非一件小事，它可能是影響着本世紀的關鍵因素。隨着每一波技術革新，新聞業仍在不斷變化。
互聯網擴大了訊息的來源，電訊技術加快了訊息的產生與傳播。在過去的100年裏，新聞業在每一次技術更替中，都隨着時代發生變化。毫無疑問，在最近的一次變革中，人工智能將會以史無前例的方式（包括讀和寫）影響新聞業，並將繼續為新聞的創建、生成、管理、發布和共享帶來挑戰。